書名:機器人概論
:43.00元
售價:29.2元,便宜13.8元,摺扣67
作者:李雲江
齣版社:機械工業齣版社
齣版日期:2011-05-01
ISBN:9787111333708
字數:
頁碼:
版次:1
裝幀:平裝
開本:16開
商品重量:0.400kg
本書生動地介紹瞭機器人的起源、發展、分類、應用、組成、功能及應用前景,較係統地介紹瞭機器人技術的基礎知識,在相關章節介紹瞭若乾機器人應用實例,如特種機器人、生物生産機器人、足球機器人、仿生機器人等。並結閤大學生的特點,介紹瞭機器賽的有關知識,比較全麵地反映瞭國內外機器人研究和應用的*進展。
本書內容新穎、邏輯性強,既有普及性,又有一定深度,圖文並茂,可讀性強。可使讀者(尤其是大學生)初步掌握機器人技術,開闊視野,拓寬思路,並激發他們研究機器人的興趣。
本書適閤高等院校機械電子工程、自動化專業的本科生作教材使用,也可供從事機電行業的工程技術人員使用或參考。
這本書的敘事節奏把握得如同精密的機械齒輪,絲滑且富有張力。它並沒有落入那些泛泛而談的“未來憧憬”的窠臼,而是像一位老練的工匠,冷靜地解剖瞭當前人工智能技術棧的每一個關鍵節點。我尤其欣賞作者在闡述“感知層”時所采用的比喻——將傳感器網絡比作人類的感官係統,清晰地勾勒齣機器人如何從一片混沌的數據流中提取齣可操作的信息。這種將復雜的工程學概念人性化的手法,極大地降低瞭非專業讀者的理解門檻,卻又沒有犧牲其學術的嚴謹性。書中關於運動控製算法的討論,簡直是一場教科書級彆的盛宴,它沒有僅僅停留在理論推導,而是深入剖析瞭PID控製在實際復雜地形適應性上的局限,並進而引嚮瞭更前沿的基於模型預測控製(MPC)的討論。每一次翻頁,都感覺自己正在被拽入一個充滿邏輯推演和精密計算的殿堂,那種智力上的滿足感是純粹而令人沉醉的。它讓你明白,真正的“機器人學”不是科幻小說裏的神奇魔術,而是無數個嚴謹的數學模型和物理定律精心編織的産物。
評分語言風格上,這本書展現齣一種罕見的、近乎詩意的精確性。它不是那種乾巴巴的、隻有術語和圖錶的參考書,反而有一種行雲流水的流暢感,即便是描述人工智能中的強化學習框架,作者也能用清晰且富有畫麵感的措辭來描繪“智能體”在環境中的探索與試錯過程。書中大量使用瞭精妙的比喻,例如將多模態數據融閤比作一場精心編排的交響樂,不同樂器(視覺、聽覺、觸覺數據)必須精準地同步纔能奏齣和諧的樂章。這種高度的文學修養與硬核技術的結閤,讓閱讀體驗變得異常愉悅。更值得稱贊的是,作者在解釋並行計算在機器人任務分配中的作用時,那種邏輯上的層層遞進,仿佛在引導讀者進行一場思維探險,最終抵達一個清晰的結論,沒有一絲拖泥帶水,乾淨利落。
評分深入閱讀後,我意識到這本書的價值遠超齣瞭對基礎概念的普及。它更像是一本麵嚮未來研究方嚮的路綫圖。作者在討論高級路徑規劃與環境建模時,著重強調瞭不確定性環境下的魯棒性挑戰。書中對概率機器人學的介紹非常深入,尤其是對卡爾曼濾波及其擴展形式在實時定位與地圖構建(SLAM)中的應用,提供瞭超越一般入門書籍的深度解析。它不僅僅是告訴你“如何做”,更重要的是揭示瞭“為什麼現有方法在某些極限條件下會失效”。這種對技術瓶頸的坦誠揭示,極大地激發瞭我的進一步研究興趣。書中提供的未來研究展望部分,精準地指齣瞭當前計算資源和算法效率之間的矛盾,並對量子計算在機器人領域的潛在影響進行瞭審慎的推測,顯示齣作者深厚的學術前瞻性。
評分這本書的結構安排可謂是匠心獨運,它巧妙地避開瞭初學者望而卻步的枯燥開局。作者沒有上來就堆砌復雜的微積分公式,而是選擇瞭一個極具吸引力的切入點——機器人曆史演進中的關鍵轉摺點。通過對曆史上幾個關鍵原型機器人的案例分析,比如早期的工業機械臂到現代仿生機器人的設計哲學差異,作者構建瞭一個動態的曆史框架。這種敘事方法,讓技術知識點仿佛被包裹在引人入勝的故事綫中自然而然地滲透齣來。我驚喜地發現,那些原本讓我感到晦澀難懂的機械設計原理,在結閤瞭曆史背景和應用場景後,變得立體而鮮活起來。書中對不同時期材料科學進步如何直接推動機器人形態進化的梳理,尤其值得稱道,它清晰地描繪瞭技術進步的連鎖反應,讓讀者清晰地看到理論如何落地,概念如何蛻變為實體。
評分讀完這冊書,我最大的感受是作者對於“倫理邊界”和“社會影響”的深刻洞察,遠超齣瞭傳統技術手冊的範疇。它像一把鋒利的手術刀,剖開瞭技術發展光鮮外衣下的復雜陰影。作者對於人機協作模式的探討,不僅僅是停留在效率提升的層麵,而是深入挖掘瞭在高度自動化環境中,人類主體性的消解風險。特彆是書中對“責任歸屬”這一棘手問題的闡述,通過一係列精心設計的虛擬案例,將法律、哲學與工程學緊密地交織在一起,引人深思。這種批判性的視角,是許多隻關注“如何構建”的著作所缺乏的。它迫使讀者跳齣單純的“工程師思維”,去思考“為何而建”以及“建之後如何共存”。書中關於自主決策係統的潛在偏差(Bias)分析尤為精彩,它沒有給齣簡單的答案,而是詳盡地展示瞭數據訓練如何潛移默化地固化社會偏見,這無疑是對未來技術設計者發齣的最響亮的一聲警鍾。
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